如何从“包含正态分布的平均值”计算对数正态分布均值？

Question

我的问题似乎有点不清楚。让我解释一下我的意思：

我试图在任意逻辑中从一篇论文中重新创建一个发行版，它为日志正态分布显式地给出了mu和sigma^2 :当我根据内置的mu = 12函数：lognormal(double mu, double sigma, double min)作为lognormal(12.0, 6.0, 0.0)中的文件建模anylogic和sigma^2=36时，因为它不能是负的。然而，该函数给出了数以万甚至数百万计的值。我以为会有更低的价值。我很清楚这一点，因为它的价值决定了客户所需的前置时间，而且该型号的运行时间仅为6000小时。

我实现了日志正态分布上的文本AnyLogic help 网站："sigma =包含的正态分布的标准差。“

这对论文中给定的分布意味着什么？我是不是忽略了正态分布和对数正态分布之间的计算？

Answer 1

如果你做谷歌搜索，这些发行版通常都有很好的文档记录。维基百科：

在概率论中，对数正态分布(或对数正态分布)是对数正态分布的随机变量的连续概率分布。

所以下面的陈述

sigma = The standard deviation of the included Normal

它的意思就是..。有一个随机变量遵循正态分布，这就是他们所说的西格玛.正态分布变量的σ。

若要计算对数正态分布的平均值，请执行以下操作：

Mean = exp (mu + 0.5*sigma^2)

在你的例子中，这将是一个相当大的数字exp(30)=1.068647e+13

许多人认为正常和日志正常是一样的，因为某种原因，所以要么是纸错了，要么你错了，我没有权限去看报纸。